什麼是 XBRL 標記極端值？
XBRL 標記極端值是一項機器學習支援的功能，它基於已申報的歷史 XBRL 資料，可協助 XBRL 申報者確定標籤選擇可能不同於其行業群組的哪些地方。與 XBRL 產生體驗中提供的其他資料品質檢查類似，XBRL 標記極端值用於協助集中審閱那些差異，以便根據相關揭露來審閱它們的適當性。此功能目前僅適用於 10-K 或 10-Q 報告。
提供結果的依據是：
- 系統會將標準細項概念與文件中相關的揭露主題（例如，出現在您的業務合併/收購揭露中的元素）進行比較
- 然後將此組合與您的行業群組進行比較
- 當極端值組合與業界群組相比不常見時，系統會提供極端值結果
如果產生的世代包含極端值，您會在產生後於 XBRL Validation 面板中看到新訊息，標題為「Insight - Tagging Outlier」。此訊息將包括極端值概念及其相關的 XBRL 大綱位置。
選取「審閱使用情況」，「XBRL 定位概念」面板將識別相關的文件位置。此外，XBRL 大綱將直接開啟標記為極端值的概念。
在審閱目前的標記選取範圍和替代選項後，您可以更新為新元素或將選取範圍標示為正確。
常見問題解答
誰有權存取這些訊息？
任何具有 XBRL 管理員角色的使用者都可以查看極端值。
哪些資料用於訓練模型？
極端值基於歷史備案的 XBRL 資料。作為此流程的一部分，Workiva 已分析和收集財務報告中標記為 US GAAP 的資料，並運用 Workiva 的廣泛專業知識。在有資料可用且適當時，可能會定期對模型進行有關新的公共資料的訓練。
您是否正在收集和使用我們的模型資料？若有，具體是哪些資料？
Workiva 的模型不會收集或使用客戶資料。
我們的模型是否使用客戶資料，例如收入或披露資料等財務數字？
除了從公開檔案中提供的資料外，這些模型目前不使用任何客戶特定的資料。我們將收集有關所使用內容的中繼資料（例如 XBRL 標記和大綱資訊），以便監控和改善這些模型向客戶提出的建議。我們不會在這些模型中使用客戶財務資料。
我們的模型是否使用個人識別資訊 (PII)？
不會。我們的模型均不使用 PII。
極端值偵測功能是誰開發的？
此功能完全由 Workiva 內部開發。不涉及外部合作夥伴。